Bibliographic record
Abstract
Avant de suivre le peintre à l’intérieur des ateliers pour tenter avec lui d’en déceler les pratiques, il s’est avéré dès le départ nécessaire d’élargir l’approche et de constituer un bagage visuel propice à notre analyse. La première partie de l’enquête (concernant principalement la céramique attique) cherchera donc à évaluer quel regard les peintres ont porté sur les objets et les matériaux étudiés au cours de ce colloque : bronze et terre cuite. Si la représentation d’œuvres en bronze est de toute évidence dominante, le repérage d’objets en terre cuite (autres que les vases tournés) s’avère plus problématique, de même que l’identification de matières premières malléables, comme la terre crue ou la cire. Une telle disparité soulève déjà plusieurs interrogations. Ainsi, les variantes dans les contextes de figuration et/ou d’utilisation pourraient renvoyer à la différence de statut – dans l’image – de ces objets, de leur composition et de leur fonction.En un second temps, nous reviendrons vers les actes techniques observables dans les scènes d’ateliers à notre disposition, afin de déterminer si la phase initiale du processus créateur des arts du feu impliquant le modelage et le moulage, donc les gestes du plattein, a effectivement retenu le regard des peintres, que l’on sait en contact étroit avec les potiers, coroplathes et bronziers. Selon le résultat obtenu, il sera intéressant de relever et, si possible, d’interpréter les différentes stratégies de figuration appliquées aux réalités artisanales, à leur identité et à leur valorisation.Ces observations amènent également à repenser le statut diversifié des artisans, auxquels ne peut pas s’appliquer le terme de banausoi dans l’Athènes des vie et ve siècles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".